Використання нейронної мережі в системі автоматизації

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Не вказано
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Кафедра ЕП

Інформація про роботу

Рік:
2004
Тип роботи:
Лабораторна робота
Предмет:
Інші
Група:
МЕ

Частина тексту файла

Міністерство освіти України Національний університет “Львівська політехніка” Кафедра ЕП Лабораторна робота №3 На тему: “ Використання нейронної мережі в системі автоматизації ” Мета роботи: навчитися синтезувати нейронні мережі і застосовувати їх в системах автоматизації. Програма роботи: Запустити середовище програмування МATLAB 6.5. Увійти до програмного пакету Simulink, набравши в командному рядку команду simulink. Відкрити в середовищі Simulink файл laboratorna2 з класичною структурою підпорядкованого регулювання та паралельною- нечіткою корекцією. Ввести параметри системи, що підлягає дослідженню, до робочого простору МATLAB 6.5 (За допомогою блока Simout до робочого простору МATLAB необхідно занести вхідні і вихідні координати нечіткого регулятора). Промоделювати систему, для чого в меню Simulink вибрати Simulation→Start. Зафіксувати результати моделювання. Запустити GUI-інтерфейс NNTool. Синтезувати нейронну мережу з якомога меншою похибкою. Створити S-модель нейронної мережі і вставити її замість нечіткого регулятора. Промоделювати систему, для чого в меню Simulink вибрати Simulation→Start. Порівняти роботу систем з паралельною нечіткою корекцією і паралельною корекцією за допомогою нейронної мережі. Результати оформити у вигляді звіту. Модель системи з використанням нейронної мережі , реалізована в середовищі Matlab 6.5 :  В результаті розрахунку отримали такий перехідний процес :  Для порівняння наведемо перехідні процеси , отримані для системи з нечітким регулятором і для системи , в якій використовується нейронна мережа :  Як видно з цих графіків , отримані графіки є ідентичними . Отже нейромережа виконує поставлену задачу не гірше за нечіткий регулятор . Розрахунок перехідного процесу відбувається значно швидше , що говорить про перевагу таких систем . Нейронні мережі - це винятково ефективний метод для імітації різноманітних процесів і явищ та створення їхніх моделей, що дозволяє відтворювати надзвичайно складні залежності. Крім того, у багатьох випадках нейронні мережі дозволяють розв(язати проблему обумовлену тим, що моделювання нелінійних явищ у випадку великої кількості змінних вимагає величезної кількості обчислювальних ресурсів.
Антиботан аватар за замовчуванням

01.01.1970 03:01

Коментарі

Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, увійдіть або зареєструйтесь.

Завантаження файлу

Якщо Ви маєте на своєму комп'ютері файли, пов'язані з навчанням( розрахункові, лабораторні, практичні, контрольні роботи та інше...), і Вам не шкода ними поділитись - то скористайтесь формою для завантаження файлу, попередньо заархівувавши все в архів .rar або .zip розміром до 100мб, і до нього невдовзі отримають доступ студенти всієї України! Ви отримаєте грошову винагороду в кінці місяця, якщо станете одним з трьох переможців!
Стань активним учасником руху antibotan!
Поділись актуальною інформацією,
і отримай привілеї у користуванні архівом! Детальніше

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

пропонує роботу

Admin

26.02.2019 12:38

Привіт усім учасникам нашого порталу! Хороші новини - з‘явилась можливість кожному заробити на своїх знаннях та вміннях. Тепер Ви можете продавати свої роботи на сайті заробляючи кошти, рейтинг і довіру користувачів. Потрібно завантажити роботу, вказати ціну і додати один інформативний скріншот з деякими частинами виконаних завдань. Навіть одна якісна і всім необхідна робота може продатися сотні разів. «Головою заробляти» продуктивніше ніж руками! :-)

Новини